【简介】前面几天稍微操作一下Codex，额度就用完了。现在好不容易充值了，又担心象前面一样一下子用完，为了不用每次使用都小心翼翼，我们还是来了解一下要怎么节省Token。
GPT-6 Astra 大模型
前面我们都是使用GPT 5.6大模型，现在已经有GTP 6了。
升级到ChatGPT Plus后，就可以使用最新的GTP-6 Astra大模型了。
GPT-6 Astra 是 OpenAI 于 2026 年 9 月初发布的第六代旗舰人工智能模型，被视为通往 AGI（通用人工智能）的重要里程碑。它在电脑自主操作、科学数学推理及专业复杂任务处理上实现了巨大飞跃。
核心亮点与功能
● 电脑自主操作（Computer Use）：搭配更新的 Codex 框架，其任务执行速度比上一代 GPT-5.6 Sol 快近 1.9 倍，在 OSWorld 2.0 等电脑操控评测中达到 72.6% 的高分。它能胜任电路板布局（PCB）、3D 建模、视频剪辑及复杂的跨应用网页操作。
● 处理信息缺口与动态调整：面对模糊指令时，Astra 能通过情境主动填补空白或提出针对性问题，在多变任务中不会盲目偏离核心目标。
● 学术与科学突破：在 FrontierMath Tier 4 测试中获得 97.6% 的成绩，大幅推动了数学、健康与科学发现。
技术规格与定价
● 上下文窗口：拥有 1,050,000 token 的超长上下文，最大输出支持 128,000 token，知识截止日期为 2026 年 4 月。
● API 定价：输入端为每百万 token 10 美元，输出端为每百万 token 50 美元（缓存输入有优惠）。
安全与边界
Astra 的网络安全能力首次触及 OpenAI 防范框架中的"严重（Critical）"阈值，具备强大的漏洞发现和防御能力，同时也配备了更严格的链式思维监控与防滥用保护
GPT-5.6 大模型
目前我们仍然是以GPT 5.6大模型为主，虽然已经有GTP 6了。
GPT-5.6 是 OpenAI 于 2026 年 7 月推出的前沿人工智能模型系列，分为旗舰级 Sol、均衡型 Terra 和高性价比型 Luna 三个持久能力层级。
核心模型与层级
● GPT-5.6 Sol：性能最强的旗舰级模型，专为极高难度的推理、编码、科学研究和复杂智能体（Agent）工作流设计。
● GPT-5.6 Terra：兼顾性能与效率的均衡型模型，适合日常办公、文档编写和代码辅助，成本更具优势。
● GPT-5.6 Luna：追求极致速度与高频、批量场景的轻量化模型，具备极高的成本效益。
主要功能与技术突破
● 可编程工具调用（Programmatic Tool Calling）：支持编写并执行轻量级程序来协调工具、处理中间结果、监控进度，大幅降低交互 Token 消耗。
● 全新推理与协作模式 ：引入了更深度的 max 推理档位以及默认并行协作四个智能体的 ultra 模式。
● 设计与计算机使用能力跃升：可根据高层次指导创建精美且符合人体工学的交互界面，并主动优化渲染结果。
● 多领域 SOTA 表现：在编程（如 Terminal-Bench 2.1）、知识型工作（如 BrowseComp）以及网络安全和生物学分析等基准测试中创下行业领先成绩。
GPT-6 与 GPT-5.6 消耗 Token 对比
既然GPT-6是最新最好的大模型，那我们是不是就直接就所有操作都用GTP-6呢？
GPT-6（如 Astra 系列）与 GPT-5.6（如 Sol 系列）在 Token 消耗上的对比表现为"单价更高，但特定任务下效率更高、实际消耗更少"。
单价与总体消耗对比
● API 单价：GPT-6 Astra 的标准 API 单价是前代 GPT-5.6 Sol 的 2.5 倍。 GPT-6 Astra 输入每百万 Token 10 美元、输出 50 美元；而 GPT-5.6 Sol 输入 4 美元、输出 20 美元。
● 综合/通用任务消耗：在综合智能评测（如部分通用基准测试）中，GPT-6 Astra 相比 GPT-5.6 Sol 仅能减少约 10% 的输出 Token，导致通用任务的总调用成本上升约 75%。
编程与长文本任务的效率优势
● Token 用量减半：根据 Artificial Analysis 的 Coding Agent Index 评测，GPT-6 Astra max 在编码 Agent 基准测试中，大约只使用了前代 GPT-5.6 Sol max 三分之一的 Token。
● 缓存与推理优化：GPT-6 Astra 在神经网络计算和缓存命中机制上有显著优化（对长上下文和无意识思维链/no-cot的特质支持更好），完成同样复杂编程任务时所需的冗余输出更少，从而拉平了部分高单价带来的成本差距。
选型建议
● **简单或通用任务：**继续使用 GPT-5.6 Sol 或更轻量的版本（如 Luna），因为 GPT-6 在非复杂推理场景下性价比不高。
● 复杂编程与深度端到端任务：优先考虑 GPT-6 Astra，利用其高 Token 效率和更少交互轮次的优势来控制整体开销。
Token 消耗查询
老话说，听人劝，吃饱饭，学习阶段就不去用GTP-6了，钱包受不住。
① 虽然刚充值，我们也不能大手大脚，这里用Codex生成了几张图片。选择的是听人劝的GTP-5.6 Luna大模型。
② 修改五六次，生成了四张图片，查看剩余用量。显示的是5小时剩92%，1周剩99%。额。。。。。这到底是用了多少Token呢？
③ 听说在Cdoex CLI下也可以查看。MacOS下打开命令窗品，输入codex回车。
④ 提示可以升级，默认选择第一行升级，直接回车。
⑤ 显示升级信息。升级完成后再次输入Codex回车进入。
⑥ 输入命令 /status后回车，可以查看当前状态。
⑦ 看到的仍然是5小时和1周的剩余百分比。
⑧ 又有人说在OpenAI平台查看Usage，浏览器打开网址 https://platform.openai.com/usage, 登录后可以按项目看使用量，但是我们并没有创建项目，这里也看不到内容。
【知识点】
Codex 是本地运行的编程 Agent，分为两种登录模式：ChatGPT 账号登录（订阅额度）、OPENAI_API‑Key（API 按量计费），两套规则、用量体系互相独立OpenAI。
ChatGPT 账号登录：额度属于 ChatGPT 订阅（Free/Plus/Pro/Business/Enterprise），用量不在platform.openai.com/usage显示；只能在 Codex CLI `/status`（仅当前会话）、ChatGPT 桌面端「设置‑用量与账单」查看消耗OpenAI。
API‑Key 模式：走 OpenAI Platform 计费，用量出现在 `platform.openai.com/usage`，按模型统计 token，存在数分钟‑30 分钟 UTC 延迟。
使用限额规则
Codex对使用是有限制的，但并不所有人的明白是怎么回事。
在Codex的设置界面下选择【使用情况和计费】，可以看到通用使用限额，分为5小时和每周，那这是什么意思呢？
Codex 的 5 小时限额和每周限额是两层不同维度和周期的计算资源管控机制。即使你的每周总额度还剩很多，也可能因为短时间内消耗太快而触发 5 小时限额暂停使用。
核心区别对比
● 计算周期
5小时限额：5小时滚动窗口（从你发送第一条消息开始计时，动态重置）
每周限额：固定按自然周（7天）计算与重置
● 核心作用
5小时限额：限制短期内的爆发式消耗，防止用户在几个小时内把大量算力一次性打满。
每周限额：决定你一段较长时间内（一周）总共能够使用的模型资源总量。
● 常见现象
5小时限额：周额度明明还剩60%，但Codex提示暂时无法运行任务（因为5小时窗口先到顶了）。
每周限额：整个星期的总额度彻底耗尽，必须等待下周或者购买额外额度（Credits）。
● 设计意图
5小时限额：平抑高峰期服务算力压力，区分不同套餐（如部分高级别套餐或Business没5小时限制）。
每周限额：保证订阅用户的基础长期可用量。
为什么会出现"周额度充足但 5 小时用完"的情况？
Codex 作为一个具备自主读写文件、跑测试、调用工具能力的智能体 (Agent)，其消耗与普通单句问答不同。
● 任务重度： 如果你进行了大型项目仓库扫描、同时开启多个并行长任务、或者长时间挂着高级推理模型（如 GPT-5.6 Sol），算力会高度集中在短时间内爆发。
● 多功能共用： 支持的智能体功能（如 ChatGPT Work 或其他关联代理工具）通常会与 Codex 共用同一套短期额度，前面用得猛，Codex 就会迅速触发 5 小时限流。
应对与使用建议
● 合理分工模型： 简单修改或格式整理使用轻量模型（如 Luna 或 Terra），把重型模型（如 Sol）留给疑难 Bug 或复杂架构分析。
● 缩小任务范围： 避免一上来就让 Agent 扫描整个大型项目，应当精准提供文件路径和明确指令。
● 控制并行节奏： 不要同时运行过多重负载任务，让 5 小时内的算力消耗更加平缓。
不同大模型对比
理论讲完了，我们来点实际的做对比。
① 就以最简单常见的调用Chrome浏览器查询飞机票和火车票为例，先用GTP-5.6 Luna轻度查询，时间分别为57秒和29秒。
② 再用同样的命令，在GTP-5.6 Terra高的状态下查询，时间分别是1分9秒和30秒。大家对比一下查询结果，更喜欢哪一个？要是能分别查看他们消耗了多少Token就能立判高下了。
